迎风格式计算一维线性平流方程数值解

时间: 2023-07-17 18:53:31 浏览: 71
一维线性平流方程的一般形式为: $$\frac{\partial u}{\partial t} + a\frac{\partial u}{\partial x} = 0$$ 其中,$u$ 是待求函数,$a$ 是常数,表示平流速度。为了求解该方程的数值解,我们采用迎风格式。 迎风格式的离散形式为: $$\frac{u_i^{n+1}-u_i^n}{\Delta t} + a\frac{u_i^n-u_{i-1}^n}{\Delta x} \leq 0$$ 其中,$u_i^n$ 表示 $u(x_i,t_n)$ 的近似值,$\Delta t$ 和 $\Delta x$ 分别表示时间步长和空间步长。上式中的不等式表示采用迎风格式时,数值解是稳定的。 将上式变形得到: $$u_i^{n+1}=u_i^n-a\frac{\Delta t}{\Delta x}(u_i^n-u_{i-1}^n)$$ 这是迎风格式的迭代公式,用该公式可以递推求解 $u(x_i,t_{n+1})$ 的近似值。初始条件 $u(x,0)$ 可以通过插值得到,边界条件需要根据具体情况设定。
相关问题

迎风格式计算一维线性平流方程数值解的python代码

以下是一维线性平流方程的迎风格式计算的 Python 代码示例: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义计算参数 nx = 101 # 网格数 nt = 100 # 时间步数 dx = 2 / (nx - 1) # 空间步长 dt = 0.02 # 时间步长 c = 1 # 平流速度 # 初始化初始条件 u = np.ones(nx) u[int(0.5/dx):int(1/dx+1)] = 2 # 迭代计算 un = np.ones(nx) for n in range(nt): un = u.copy() for i in range(1, nx): u[i] = un[i] - c * dt / dx * (un[i] - un[i-1]) # 绘制计算结果 plt.plot(np.linspace(0, 2, nx), u) plt.show() ``` 代码解释: 1. 首先定义计算参数,包括网格数、时间步数、空间步长、时间步长、平流速度等。 2. 初始化初始条件,即定义初始状态下的 u 值。 3. 迭代计算,使用迎风格式计算一维线性平流方程的数值解。其中,un 表示上一个时间步的 u 值,i 表示网格位置。 4. 绘制计算结果,使用 matplotlib 库绘制 u 随空间位置变化的曲线。

采用迎风格式,用python计算一维线性平流方程数值解

好的,针对你的问题,我可以为你提供一段使用迎风格式计算一维线性平流方程数值解的 Python 代码。代码如下: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义计算网格 nx = 101 nt = 100 dx = 2 / (nx - 1) dt = 0.02 c = 1 # 初始化网格 x = np.linspace(0, 2, nx) u = np.ones(nx) mask = np.where(np.logical_and(x >= 0.5, x <= 1)) u[mask] = 2 # 进行迭代计算 for n in range(nt): un = u.copy() for i in range(1, nx): u[i] = un[i] - c * dt / dx * (un[i] - un[i-1]) u[0] = 1 # 边界条件 u[-1] = 1 # 边界条件 # 绘制结果图像 plt.plot(x, u, color='#003366', ls='-', lw=3) plt.ylim([0, 2.5]) plt.xlabel('Distance') plt.ylabel('Velocity') plt.title('Linear Convection') plt.show() ``` 这段代码实现了迎风格式求解一维线性平流方程的数值解,并将结果绘制成图像。其中,`nx` 和 `nt` 分别是网格数和时间步数,`dx` 和 `dt` 分别是空间和时间步长,`c` 是波速,`x` 是网格点的坐标,`u` 是解向量。在代码中,我们用 `np.where()` 函数定义了一个条件,对应着初始条件中的不同值域,然后在每个时间步中,按照迎风格式对解向量进行迭代更新。最后,我们使用 Matplotlib 绘制了结果图像,展示了波包的传播情况。 希望这段代码能够帮助到你!如果你还有什么问题,可以随时向我提出。

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